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近年、製造業ではグローバル競争の激化や消費者ニーズの多様化に伴い、製品の複雑化が進み、品質に対する要求も一層高まっています。
こうした状況の中で、機械学習やAI技術の飛躍的な発展により、画像処理技術も急速に進化しています。その結果、品質保証の重要な要素である外観検査システムには、さらなる検知精度の向上と効率化が一層求められています。
しかし、外観検査システムの検知精度を向上させるには、画像処理技術の進化だけでは不十分です。
欠陥を強調するための照明の角度や波長が適切でなければ、システムが微細な欠陥を正確に検出することは困難です。例えば、微細なキズや表面のわずかな凹凸、色むらなどを検出する際には、光の角度や波長を調整し、欠陥のコントラストを高める必要があります。
特に製品が複雑な形状や小型である場合、背景をなるべく目立たなくし、欠陥を際立たせるための適切な照明条件の選定が一層難しくなります。例えば、照明の角度や波長を何度も調整しても、期待通りにシステムが欠陥を検知しないといった経験もあるのではないでしょうか。
本セミナーでは、宇部情報システムが開発した革新的な自動照明調整装置『OPTLAC 1.0（仮称）』を用いた、微細なキズや欠陥の最適な照明条件の自動選定方法について、その仕組みや効果を詳しく解説します。
『OPTLAC 1.0（仮称）』は、独自の最適化エンジンを搭載した、外観検査に特化した照明条件の自動探索システムです。着色や打痕、微細なキズなどの欠陥に応じて、照明の角度や波長（色）を自動で調整し、色ムラやキズを高コントラストで可視化する最適な条件を選定します。これにより、従来の手作業による試行錯誤を自動化し、安定した不良検出が可能な条件を効率的に見つけることができます。
宇部情報システムは、UBE株式会社の情報システム部門より設立された背景から、長年にわたり製造業向けのシステム構築・運営技術を蓄積してきました。外観検査システムにおいても、検査自動化に向けたサンプル評価から最適な照明条件の選定、検査装置の設計・組立・納品まで一貫してサポートしています。
特に、製造業の外観検査システムに関わる方、自社の検知精度を向上させたい方、試作品の品質検査や量産に向けた検査条件を効率的に見つけたい方におすすめの内容です。
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